PyTorch学习（十三）过拟合

Posted 2021-06-07 My heart will go ~~

过拟合：不能表达处理训练数据以外其他的数据。
解决方法1：增加数据量。
解决方法2：运用正规化。
过拟合中，W变化的比较大，所以在计算误差的时候做一些手脚，让学出来的曲线不会过于扭曲。

专门用在神经网络的正规化方法：droptout regularization，随机忽略掉一些神经元和神经的连接。处理过程大概为下面两张图：

丢掉一些神经元之后

对比是否丢掉神经元的结果代码如下：

import torch
import matplotlib.pyplot as plt

# torch.manual_seed(1)    # reproducible

N_SAMPLES = 20#数据段个数
N_HIDDEN = 300#300个神经元去拟合20个数据量

# 训练数据
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, N_SAMPLES), 1)
y = x + 0.3*torch.normal(torch.zeros(N_SAMPLES, 1), torch.ones(N_SAMPLES, 1))

# 测试数据
test_x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, N_SAMPLES), 1)
test_y = test_x + 0.3*torch.normal(torch.zeros(N_SAMPLES, 1), torch.ones(N_SAMPLES, 1))

# 显示数据
plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy(), c='magenta', s=50, alpha=0.5, label='train')
plt.scatter(test_x.data.numpy(), test_y.data.numpy(), c='cyan', s=50, alpha=0.5, label='test')
plt.legend(loc='upper left')
plt.ylim((-2.5, 2.5))
plt.show()

net_overfitting = torch.nn.Sequential(#原始的存在过拟合的网络
    torch.nn.Linear(1, N_HIDDEN),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(N_HIDDEN, N_HIDDEN),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(N_HIDDEN, 1),
)

net_dropped = torch.nn.Sequential(#采用了dropout的网络
    torch.nn.Linear(1, N_HIDDEN),
    torch.nn.Dropout(0.5),  # 加层，丢掉一半的神经元
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(N_HIDDEN, N_HIDDEN),
    torch.nn.Dropout(0.5),  # 丢掉一半的神经元
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(N_HIDDEN, 1),
)

print(net_overfitting)  # net的结构
print(net_dropped)

optimizer_ofit = torch.optim.Adam(net_overfitting.parameters(), lr=0.01)
optimizer_drop = torch.optim.Adam(net_dropped.parameters(), lr=0.01)
loss_func = torch.nn.MSELoss()

plt.ion()   

for t in range(500):
    pred_ofit = net_overfitting(x)
    pred_drop = net_dropped(x)
    loss_ofit = loss_func(pred_ofit, y)
    loss_drop = loss_func(pred_drop, y)

    optimizer_ofit.zero_grad()
    optimizer_drop.zero_grad()
    loss_ofit.backward()
    loss_drop.backward()
    optimizer_ofit.step()
    optimizer_drop.step()

    if t % 10 == 0:
        #预测的时候不需要屏蔽掉神经元
        #变成预测模式，取消掉dropout
        net_overfitting.eval()
        net_dropped.eval()  # 

        # 画图
        plt.cla()
        test_pred_ofit = net_overfitting(test_x)
        test_pred_drop = net_dropped(test_x)
        plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy(), c='magenta', s=50, alpha=0.3, label='train')
        plt.scatter(test_x.data.numpy(), test_y.data.numpy(), c='cyan', s=50, alpha=0.3, label='test')
        plt.plot(test_x.data.numpy(), test_pred_ofit.data.numpy(), 'r-', lw=3, label='overfitting')
        plt.plot(test_x.data.numpy(), test_pred_drop.data.numpy(), 'b--', lw=3, label='dropout(50%)')
        plt.text(0, -1.2, 'overfitting loss=%.4f' % loss_func(test_pred_ofit, test_y).data.numpy(), fontdict={'size': 20, 'color':  'red'})
        plt.text(0, -1.5, 'dropout loss=%.4f' % loss_func(test_pred_drop, test_y).data.numpy(), fontdict={'size': 20, 'color': 'blue'})
        plt.legend(loc='upper left'); plt.ylim((-2.5, 2.5));plt.pause(0.1)

        # 神经元又放回去继续训练，drop的效用又发挥出来
        net_overfitting.train()
        net_dropped.train()

plt.ioff()
plt.show()

实验结果如下：

ok，又是学到新思路的一天。。。